Análise de cluster em análise de negócios

As empresas têm muitos dados não estruturados. Segundo as estatísticas, quase 80% dos dados das empresas não são estruturados. Além disso, a taxa de crescimento de dados não estruturados é de 55-65% ao ano. Como esses dados não podem ser organizados em forma de tabela, é difícil para as empresas, especialmente as pequenas empresas, usar dados não estruturados. É por isso que as ferramentas de análise de negócios estão se tornando amplamente populares. A análise de cluster é uma ferramenta de análise de negócios que ajuda as empresas a classificar dados não estruturados e usá-los para obter o máximo proveito.

Este blog ajuda você a entender o que é análise de cluster na análise de negócios, seus tipos e aplicativos.

O que é Análise de Cluster?

Cluster significa organizar ou agrupar itens semelhantes. Portanto, como o nome sugere, a análise de cluster é uma ferramenta estatística que classifica objetos idênticos em diferentes grupos. Objetos dentro de um cluster têm propriedades semelhantes, enquanto objetos de dois clusters separados são totalmente diferentes. A análise de cluster serve como uma ferramenta de mineração de dados ou de dados exploratórios na análise de negócios. Ele é usado para identificar padrões ou tendências semelhantes e comparar um conjunto de dados com outro.

A ferramenta de análise de cluster é usada principalmente para separar os clientes em diferentes categorias, descobrir o público-alvo e os leads em potencial e entender as características dos clientes. Também podemos entender a análise de cluster como uma técnica de segmentação automatizada que divide os dados em diferentes grupos com base em suas características. Ele vem sob a ampla categoria de big data.

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Quais são os diferentes tipos de modelos de cluster?

Existem basicamente dois tipos de clustering: hard e soft clustering. No hard clustering, cada ponto de dados é definido e incluído apenas em um cluster. Por outro lado, os pontos de dados no soft clustering são organizados com base na probabilidade. Podemos ajustar um ponto de dados em diferentes clusters no soft clustering. A seguir estão os tipos mais populares de modelos de cluster em análise de negócios:

• Hierárquico: - O algoritmo de agrupamento hierárquico organiza os agrupamentos em uma hierarquia. Ele cria uma árvore de clusters. Em seguida, os dois clusters mais próximos são organizados em um par. Este novo par é ainda combinado com outro par.

Por exemplo, se houver oito clusters, os dois clusters com características máximas semelhantes serão organizados juntos e formarão um ramo. Da mesma forma, os outros seis clusters serão organizados em um par de três clusters. Os quatro pares de clusters serão reunidos para formar dois pares de clusters. Os dois clusters restantes também serão mesclados para formar um cluster principal. Os aglomerados aparecem na forma de uma pirâmide.

O agrupamento hierárquico é dividido em duas categorias diferentes - agrupamento aglomerativo e divisivo. O agrupamento aglomerativo também é chamado de AGNES (aninhamento aglomerativo), no qual dois clusters semelhantes são mesclados a cada etapa até que um cluster combinado seja deixado. Por outro lado, o agrupamento hierárquico divisivo, também chamado de DIANA (Divise Analysis), contradiz o AGNES. Este algoritmo divide um cluster em dois clusters.

• K – Médias:- O modelo de análise de clusters K-means utilizou clusters predefinidos. Usando o algoritmo de agrupamento K – significa encontrar máximos locais em cada iteração. Esse algoritmo continua calculando o centróide até encontrar o centróide correto.

• Centroid: - Centroid também é um algoritmo de agrupamento iterativo. Ele encontra semelhanças entre dois clusters calculando a distância mais próxima entre o ponto de dados e o centroide. Em seguida, o algoritmo de agrupamento de centroides é usado para encontrar o ótimo local. Os pontos de dados neste algoritmo são predefinidos.

• Distribuição:- Este algoritmo de agrupamento é baseado em probabilidade. Ele usa regras normais ou gaussianas para encontrar a probabilidade entre os pontos de dados de um cluster. Os pontos de dados são organizados em um cluster com base em uma hipótese ou probabilidade no modelo de distribuição. No entanto, este é um modelo de overfitting. Isso significa que precisamos colocar algumas limitações ao usar o algoritmo de distribuição.

• Densidade: - O algoritmo de cluster de densidade pesquisa o espaço de dados para organizar os pontos de dados com densidades variadas. Este algoritmo cria regiões de densidade separadas com base em diferentes densidades.

Benefícios da Análise de Cluster

Aqui estão os dois benefícios mais significativos da análise de cluster!

• Técnica de mineração de dados não direcionada: - A análise de cluster é uma técnica de mineração de dados não direcionada ou exploratória. Isso significa que não se pode formar uma hipótese ou prever o resultado da análise de agrupamento. Em vez disso, produz padrões e estruturas ocultas a partir de dados não estruturados. Em termos simples, ao realizar a análise de cluster, não se tem uma variável-alvo em mente. Produz resultados inesperados.

• Dados organizados para outros algoritmos: - As empresas usam várias ferramentas de análise e aprendizado de máquina. No entanto, algumas ferramentas de análise só funcionam se fornecermos dados estruturados. Podemos usar ferramentas de análise de cluster para organizar os dados em uma forma significativa para análise por software de aprendizado de máquina.

Aplicativos de análise de cluster

As empresas podem usar a análise de cluster para os seguintes propósitos:

• Segmentação de mercado:- A análise de cluster auxilia as empresas na segmentação de mercado criando grupos de clientes homogêneos com os mesmos comportamentos. É benéfico para empresas com uma ampla gama de produtos e serviços e atendem a um grande público. A análise de cluster ajuda as empresas a determinar a resposta do cliente a seus produtos e serviços, organizando os clientes com os mesmos atributos em um cluster. Isso permite que as empresas organizem seus serviços e ofereçam produtos específicos para diferentes grupos.

• Compreendendo o comportamento do consumidor: - A análise de cluster é benéfica para as empresas entenderem o comportamento do consumidor, como suas preferências, resposta a produtos ou serviços e padrões de compra. Isso ajuda as empresas a decidir suas estratégias de marketing e vendas.

• Descobrindo novas oportunidades de mercado:- As empresas também podem usar a análise de cluster para entender as tendências de notícias no mercado, analisando o comportamento do consumidor. Pode ajudá-los a expandir seus negócios e explorar novos produtos e serviços. A análise de cluster também pode ajudar as empresas a descobrir os pontos fortes e fracos e seus concorrentes.

• Redução de dados:- É difícil para as empresas gerenciar e armazenar toneladas de dados. A análise de cluster ajuda as empresas a separar informações valiosas em diferentes clusters, facilitando a diferenciação entre dados valiosos e redundantes que podem ser descartados.

Como realizar a Análise de Cluster?

Cada modelo de análise de cluster requer uma estratégia diferente. No entanto, as etapas a seguir podem ser usadas para todas as técnicas de análise de cluster.

• Colete dados não estruturados:- Você pode realizar análises de cluster em dados de clientes existentes. No entanto, você precisará coletar novas informações se desejar entender tendências recentes ou características do consumidor. Você pode realizar uma pesquisa para saber mais sobre os novos desenvolvimentos do mercado.

• Selecionando a variável certa:- Começamos a análise de cluster escolhendo uma variável ou uma propriedade com base na qual podemos segregar um ponto de dados de outro. Isso ajuda a restringir a propriedade com base em quais clusters serão formados.

• Dimensionamento de dados: - O próximo passo é dimensionar os dados em diferentes categorias. Significa categorizar os dados com base nas variáveis ​​selecionadas.

• Cálculo de distância:- O último passo da análise de cluster é calcular a distância entre as variáveis. Como os pontos de dados estão organizados em clusters com diferentes fatores, precisamos preparar uma equação considerando todas as variáveis. Uma das maneiras mais simples é calcular a distância entre os centros de dois clusters.

Conclusão

A análise de cluster é uma ferramenta de análise de negócios popular que ajuda a converter dados não estruturados em formatos utilizáveis. À medida que as empresas coletam quantidades crescentes de dados a cada ano que passa, torna-se necessário que elas usem os dados para fins significativos. Portanto, espera-se que os trabalhos de análise de cluster cresçam várias vezes nos próximos anos. Segundo as estatísticas, o salário médio de um gerente de cluster nos EUA é de US$ 79.109. Por outro lado, o salário médio de um analista de dados nos EUA é de US$ 65.217.

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